發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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word2vec(1)詞向量表示方法: 離散表示:One-hot Representation NLP 相關(guān)任務(wù)中最常見(jiàn)的第一步是創(chuàng)建一個(gè)詞表庫(kù)并把每個(gè)詞順序編號(hào)。這實(shí)際就是詞表示方法中的 One...
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ROS入門-Dynamxel舵機(jī)控制
1 拷貝程序文件 cd ~/joey_ws/srcgit clone https://github.com/arebgun/dynamixel_motor.git 2 編譯文...
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GBDT入門教程之原理诽里、所解決的問(wèn)題、應(yīng)用場(chǎng)景講解
來(lái)源:GBDT入門教程之原理匿乃、所解決的問(wèn)題、應(yīng)用場(chǎng)景講解2017-04-23 機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python學(xué)習(xí)GBDT (Gradient Boosting Decision ...
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tensorflow--Tensorboard
來(lái)源：Tensorflow 自帶可視化Tensorboard使用方法 附項(xiàng)目代碼Tensorboard：如何更直觀的觀察數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的變化斜做，或是已經(jīng)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。...
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tensorflow--dropout
來(lái)源：tensorflow學(xué)習(xí)筆記（八）：dropouttensorflow:dropout我們都知道dropout對(duì)于防止過(guò)擬合效果不錯(cuò) dropout一般用在全連接的部分...
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tensorflow--模型數(shù)據(jù)保存與打開(kāi)
來(lái)源：tensorflow學(xué)習(xí)筆記（五）：變量保存與導(dǎo)入如何使用tensorflow內(nèi)置的參數(shù)導(dǎo)出和導(dǎo)入方法：基本用法如果你還在糾結(jié)如何保存tensorflow訓(xùn)練好的模型參...
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tensorflow--各種損失函數(shù)
來(lái)源：tensorflow學(xué)習(xí)筆記（三）：損失函數(shù) sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.python.ops.nn_ops...
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tensorflow--tensor 變換
來(lái)源：tensorflow學(xué)習(xí)筆記（二）：tensor 變換矩陣操作 第二個(gè)參數(shù)是axis诱告，如果為0的話，res[i]=∑ja[j,i]即（res[i]=∑a[:,i]）， ...
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決策樹(shù)與隨機(jī)森林原文決策樹(shù)是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu)沟绪，其中每一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示在一個(gè)特征（屬性）上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出绽慈，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一種類別恨旱。決策樹(shù)學(xué)習(xí)是一種歸納學(xué)習(xí)坝疼，從一堆數(shù)據(jù)中歸納出一...
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Adaboost算法
鏈接:1. 線性回歸總結(jié)2. 正則化3. 邏輯回歸4. Boosting5. Adaboost算法 轉(zhuǎn)自：原地址提升方法（boosting）是一種常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法钝凶，應(yīng)用廣泛...
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一篇文章學(xué)懂Shell腳本Shell腳本,就是利用Shell的命令解釋的功能耕陷，對(duì)一個(gè)純文本的文件進(jìn)行解析掂名，然后執(zhí)行這些功能，也可以說(shuō)Shell腳本就是一系列命令的集合饺蔑。Shell可以直接使用在win/...
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